这次我们来看 Claude Code 的一个新动向它要把Agents.MD和系统提示词修改真正纳入正式能力。对熟悉 CLAUDE.md、Claude Code Skills、以及各种第三方模型接入方案的人来说这相当于把“项目级指令文件”和“模型行为控制”两个核心入口同时打开。文章会先讲清楚这两个能力到底解决什么问题再给出安装、配置、验证、批量调用和排错的完整流程。Claude Code 是 Anthropic 官方推出的命令行 AI 编程助手主打在终端里直接完成代码生成、多文件编辑、代码审查、任务执行。它不像普通聊天窗口那样一次性回答而是可以读取项目目录、定位文件、执行命令、修改代码适合嵌进真实工程环境。这次的Agents.MD支持本质上是把项目级行为约束从“非官方约定”升级成更正式的文件规范让 Claude Code 在进入项目时自动读取并遵循而不是靠每次手动写系统提示词。全文会围绕以下内容展开Claude Code 到底能做什么Agents.MD和系统提示词有什么区别怎么安装和接入第三方模型怎么写一份可落地的Agents.MD怎么验证它生效以及怎么用命令行非交互模式做批量任务。如果你同时关心 Claude Code 的 VSCode 插件、桌面版、CC Switch 切换模型、本地部署思路这篇文章也会覆盖到。先说结论Agents.MD值得重点研究系统提示词修改则是“有边界、可配置、但不是无限制改服务端”。1. 核心能力速览能力项说明项目类型命令行 AI 编程助手Anthropic 官方出品主要功能代码生成、多文件编辑、代码审查、任务执行、项目级指令读取本次重点能力Agents.MD 项目指令文件、系统提示词干预入口、Skills 协同安装方式npm 全局安装、桌面端、VSCode/IDEA 插件等可用系统macOS、Linux、Windows实际可用性以官方支持列表为准是否依赖本地 GPUCLI 本身不依赖若接入本地推理模型则由推理服务决定显存需求是否支持 API支持命令行非交互模式可对接 Anthropic API 及兼容接口服务是否支持批量任务支持通过脚本循环调用 CLI 或 API 实现第三方模型接入可通过环境变量或 CC Switch 等方式切换兼容 Anthropic API 的服务适合场景日常编码、代码审查、项目维护、批量文档生成、CI 流水线辅助需要注意Claude Code 是一个“客户端 云端模型”的典型结构。你本地安装的是命令行工具真正推理发生在模型服务端。所以它不像本地大模型那样直接吃显存但也不是完全离线工具。具体资源占用要看接的是官方 API、第三方兼容 API还是本地部署的推理服务。2. Claude Code 为什么需要 Agents.MD先说一个使用场景。一个团队有固定的代码规范、目录结构、提交信息格式、测试要求。如果用 Claude Code 做日常开发很容易出现每次对话都要重复说明项目背景不同开发者写出的项目规则不一致AI 生成代码风格和团队规范偏离多文件修改时缺少边界约束误改非目标文件。传统做法是把这些规则写进 CLAUDE.md让 Claude Code 启动时读取。但 CLAUDE.md 更多被当作“项目说明”团队里经常没人维护写得太长或者太散最后变成摆设。Agents.MD的思路更像是把“项目级 Agent 行为规范”变成一个正式入口。它不是聊天记录里的临时指令而是放在项目根目录或指定位置的 Markdown 文件Claude Code 读取后会把其中的规则、流程、约束注入到模型上下文中。也就是说你不需要每次重新解释“我们项目用什么框架、禁止改哪个目录、提交信息怎么写”Claude Code 打开项目时就能感知到。从标题信息看这次 Claude Code 对Agents.MD的支持会与系统提示词修改放在一起。合理推测是Agents.MD作为项目级指令文件会在会话启动时自动加载系统提示词修改提供更高层的干预入口影响模型的整体行为两者配合后可以做到“项目规则文件驱动 AI 行为”而不是靠用户手打 prompt。这个方向对团队协作的价值很明显。项目规则可以进版本库新成员加入后只要 clone 项目Claude Code 就自动遵守同样的规则。规则变更走 PR 评审而不是靠口头传达。3. Agents.MD 与系统提示词的区别很多人会把Agents.MD和系统提示词混为一谈这里用一个对比表理清楚。开发生态里类似的术语还有用户提示词、CLAUDE.md、Skill放在一起看更直观。概念作用范围典型写法修改方式系统提示词模型整体行为基准服务端定义由官方或服务商设置用户通常只能间接影响不能直接改写用户提示词单次对话的目标指令每次输入给模型随时自由输入CLAUDE.md项目级说明项目根目录 Markdown 文件用户自定义Agents.MD项目级 Agent 行为规则项目根目录 Markdown 文件用户自定义自动加载Skill可复用的技能包独立目录中的 Markdown 说明用户自定义按需触发这里有一个关键差异系统提示词是“模型的第一层人设和约束”普通用户看不到完整原文也不能直接把官方系统提示词改成自己想要的样子。Agents.MD则是在用户侧新增一层项目指令相当于在模型已有的系统提示词之上叠加工程规则。最终效果是两者共同作用。有人会问这不就是 CLAUDE.md 换个名字吗区别在于定位。CLAUDE.md 更像“项目手册”描述项目是什么Agents.MD更像“Agent 操作规程”描述这个 Agent 应该怎么干活、先做什么后做什么、有什么红线。尤其是和 Skills 配合时Agents.MD可以声明“项目启用哪些 Skill、在什么场景下调用”直接编排 AI 的工作流程。另外扣子等低代码平台里经常讨论“系统提示词与用户提示词的区别”核心逻辑同样适用系统提示词是底座用户提示词是任务Agents.MD是介于两者之间的项目规则层。Claude Code 之前已经有 CLAUDE.md 做项目规则现在把Agents.MD提升为正式能力等于承认“项目级指令”是 AI 编程工具的标准配置而不是用户自己发挥的临时方案。4. 环境准备与安装启动在动手之前先把环境检查一遍。Claude Code 主要依赖 Node.js 运行时所以以下项目属于常见前置条件Node.js 环境建议使用较新的 LTS 版本npm 包管理器随 Node.js 一起安装一个可用的模型服务账号或 API Key终端工具Windows 下建议使用 PowerShell 或 Windows Terminal网络能正常访问模型服务端且所在地区符合官方支持范围。4.1 安装 Claude CodeClaude Code 是 npm 包全局安装一行命令就能完成。npm install -g anthropic-ai/claude-code安装完成后检查版本。claude --version如果版本号能正常输出说明安装成功。在部分环境里会遇到权限问题此时可以根据系统提示改用sudo或在用户级目录安装 npm 全局包。4.2 首次启动与登录直接在终端里输入claude进入交互界面。claude首次启动通常需要完成账号登录或 API Key 配置。如果所在组织限制了 Claude Code 的订阅访问启动时会看到类似your organization has disabled claude subscription access for claude code的提示。这种情况属于组织策略限制需要联系管理员确认权限而不是绕过订阅校验。4.3 桌面端与 IDE 插件除了纯终端命令Claude Code 还有多个入口桌面端适合不习惯纯命令行的用户提供图形化操作界面VSCode 插件在编辑器侧边栏直接使用 Claude CodeIDEA 插件面向 JetBrains 系 IDE 用户。核心都是同一个 Claude Code 后端只是交互外壳不同。实际使用中选择哪个入口取决于工作习惯。VSCode 插件适合前端和全栈开发IDEA 插件适合 Java/Golang 等后端场景纯 CLI 适合快速脚本和 CI 环境。要提醒的是不同入口的安装包名和配置路径不一样以官方文档为准。4.4 更新 Claude CodeClaude Code 更新频率不低常见做法是重新执行全局安装命令。npm install -g anthropic-ai/claude-code升级后可以先跑一次版本检查再继续正常工作流。5. 第三方模型接入与本地部署思路Claude Code 默认对接 Anthropic 官方服务但很多用户会把它接到第三方模型服务上尤其是接入 DeepSeek 这类兼容 Anthropic API 的服务。这样做的目的是降低调用成本或者在官方服务不可用时继续工作。需要说明的是第三方接入要遵循目标平台的服务条款并确认你所在地区的合规要求。5.1 环境变量接入如果模型服务商提供兼容 Anthropic API 的接口可以通过环境变量切换地址和密钥。export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://your-endpoint.example.com export ANTHROPIC_AUTH_TOKENyour-api-token export ANTHROPIC_MODELmodel-name设置完成后启动claude就会请求你配置的接口地址。这里的your-endpoint.example.com和your-api-token只是占位符实际值需要从模型服务商获取。需要特别提醒很多“模型名不存在”的错误都是因为 ANTHROPIC_MODEL 填错了比如把deepseek-v4-pro写进配置但模型服务端实际并不存在这个模型启动或调用时就会报not recognized。排查时要先确认模型服务商的真实模型名列表。5.2 使用 CC Switch 切换配置CC Switch 是社区常用配置切换工具用于在多个 Claude Code 配置之间快速切换。它的核心价值是解决“换模型就要改环境变量”的麻烦。使用思路安装 CC Switch在配置界面里分别添加官方配置和第三方模型配置切换时一键生效重启 Claude Code 后使用新配置。具体安装命令和界面操作以项目 README 为准。这个工具适合经常在“官方模型”和“第三方模型”之间切换的用户。5.3 本地部署与显存判断热词里出现了“claude code 本地离线部署”和“qwen3.8 27b 可以用于 claude code 么”说明很多人想离线部署。这里要区分两种概念Claude Code 客户端本身是 CLI 工具不依赖 GPU如果接入本地模型需要单独部署一个推理服务Claude Code 通过 HTTP 接口请求这个服务。所以真正决定显存占用的是本地推理服务而不是 Claude Code。显存需求取决于模型参数量、量化精度、上下文长度和并发数。例如一个 7B 量级模型在低比特量化下可能只需要 6G 到 8G 显存但 27B 模型往往需要更大显存具体数值要以实际推理框架监控为准。更稳妥的判断是先跑小模型验证 Claude Code 到本地服务的链路再根据显存余量决定是否换大模型。本地部署不代表完全离线。模型文件、推理框架、依赖包都需要提前下载。启动流程通常是部署推理服务确认服务地址将 ANTHROPIC_BASE_URL 指向本地服务启动 Claude Code 测试。具体模型文件下载和框架配置不在 Claude Code 安装范围内需要按所选推理框架文档操作。6. Agents.MD 配置实战Agents.MD是项目级行为规则文件核心目的是让 AI 在项目里“知道边界”。这一节给出一份可落地模板并说明配置后如何验证。6.1 在项目根目录创建 Agents.MD一般把文件放在项目根目录命名可以是Agents.MD或AGENTS.md具体大小写和位置要看 Claude Code 版本的识别规则。# Agents.MD ## 项目概述 这是一个电商后台服务技术栈为 Python FastAPI PostgreSQL Redis。 ## 开发约定 1. 代码风格遵循 PEP8使用 Black 格式化。 2. 新接口必须包含输入输出 Pydantic 模型。 3. 修改数据库表结构时必须同时提交迁移脚本。 4. 所有业务异常统一走全局异常处理器禁止在路由里直接 try-except。 ## 目录约束 - app/services/业务逻辑禁止直接操作数据库。 - app/repositories/数据库访问层禁止在这里写业务规则。 - tests/所有新增功能必须有对应测试。 ## 工作流 1. 分析需求后先列出影响范围。 2. 确认需要修改的文件再开始编码。 3. 编码完成后运行 pytest。 4. 提交信息格式type(scope): description。 ## 禁止事项 - 不要修改 migrations/ 下已执行的历史脚本。 - 不要提交 .env 文件。 - 不要生成未验证的迁移脚本。这份文件表达的是“这个项目希望 AI 如何工作”。比普通聊天 prompt 强的地方在于它可版本化、可评审、可复用。6.2 Agents.MD 的编写原则写约束不写废话。规则要能被执行比如“禁止修改某个目录”就比“注意代码质量”有效。顺序要清晰。Claude Code 会按顺序读文件重要规则往前放。用绝对禁止事项锚定边界。模型在处理任务时禁止项比建议项更容易生效。保持精简。Agents.MD不是文档库塞入大量背景介绍会稀释规则权重。及时更新。项目结构调整后同步修改Agents.MD否则容易出现 AI 按旧规则干活的情况。6.3 与 Skills 配合使用Skills 是 Claude Code 的一种技能封装机制通常以 Markdown 说明文件形式存在。Agents.MD可以声明项目使用哪些 Skills以及什么时候调用。例如在Agents.MD中追加## Skills - 使用 code-review 技能进行代码审查。 - 使用 migration-check 技能检查数据库迁移脚本。 - 提交 PR 前必须运行 test-runner 技能。这种组合的价值在于Agents.MD负责定义“什么场景做什么”Skills 负责定义“具体怎么做”。场景判断和操作细节分离项目规则更稳定。6.4 验证 Agents.MD 是否生效配置完成后用几个小测试验证在项目下启动 Claude Code问“这个项目有哪些开发约定”。让它修改一个app/services/下的文件看是否没有越权改动数据库层。让它生成一段业务代码检查是否遵循了 Pydantic 模型约束。让它执行测试观察是否用了pytest而不是其他命令。如果回答内容明显来自Agents.MD说明规则已加载。如果完全没反应先确认文件位置和命名是否正确再检查 Claude Code 版本。7. 系统提示词修改的边界“系统提示词修改”这几个字容易让人误以为可以任意改写模型底层人设。实际技术角度更准确的描述是通过配置层干预模型行为的入口。Claude Code 里常见的干预方式包括配置文件中追加自定义规则CLAUDE.md 和Agents.MD提供项目级上下文Skills 提供可复用的操作说明Hooks 在特定事件触发时插入上下文环境变量或设置项控制模型参数。这些方式本质上都是在“模型服务端系统提示词”之上叠加用户侧约束。最终行为由系统提示词和用户侧上下文共同决定。社区里有人讨论“扣子工作流中系统提示词与用户提示词的区别”迁移到 Claude Code 场景就是系统提示词定义能力边界Agents.MD定义项目任务边界用户输入定义当前动作。写配置时不要尝试“覆盖”整个系统提示词。更稳妥的做法是用Agents.MD补充项目事实用禁止事项约束行为用 Skills 封装高频操作需要特别严格的项目再配合 Hooks 做流程控制。如果某个需求是直接查看和修改服务端系统提示词那不现实也不应该做。工程上能落地的“系统提示词修改”主要是配置层干预。8. 接口调用与批量任务Claude Code 除了交互模式还支持非交互模式。这种模式适合批量任务、CI 集成的场景。执行完命令后输出结果并退出不需要在终端里来回对话。8.1 命令行非交互模式非交互模式通常使用-p参数传递任务内容。claude -p 审查当前目录下所有 Python 文件输出问题清单这种方式可以嵌入 shell 脚本也可以写进 CI 流水线。批量场景下可以把不同任务写入循环。8.2 批量代码审查脚本假设要对一个目录下的多个文件做审查可以写一个简单的 shell 循环for file in app/services/*.py; do echo $file claude -p 请审查文件 $file重点关注异常处理和数据库操作输出简洁的修改建议 done真实批量任务更推荐用 Python 管理任务列表和日志因为可以记录每个任务的成功失败状态。import subprocess from pathlib import Path files list(Path(app/services).glob(*.py)) output_dir Path(review_output) output_dir.mkdir(exist_okTrue) for i, file in enumerate(files, start1): prompt f请审查文件 {file}重点关注异常处理和数据库操作 try: result subprocess.run( [claude, -p, prompt], capture_outputTrue, textTrue, timeout300, checkTrue, ) (output_dir / f{file.stem}_review.md).write_text(result.stdout, encodingutf-8) print(f[{i}/{len(files)}] {file} OK) except subprocess.TimeoutExpired: print(f[{i}/{len(files)}] {file} TIMEOUT) except subprocess.CalledProcessError as e: print(f[{i}/{len(files)}] {file} FAIL with {e.returncode})这段脚本的核心是文件列表可管理、超时处理、失败不中断、输出落盘。8.3 通用 API 调用示例如果模型服务端提供 OpenAI 兼容或 Anthropic 兼容 API也可以直接跳过 Claude Code CLI用 Python 请求接口。下面是一个通用模板实际接口路径和参数需要按服务端文档调整。import requests url https://your-endpoint.example.com/v1/messages headers { x-api-key: your-api-key, anthropic-version: 2023-06-01, Content-Type: application/json, } payload { model: model-name, max_tokens: 4096, messages: [ {role: user, content: Review the following code...} ], } response requests.post(url, jsonpayload, headersheaders, timeout300) print(response.status_code) print(response.json())批量任务的建议每个任务单独调用失败后记录日志并重试控制并发数避免触发服务端限流保存每次调用的输入输出方便回溯对输出做人工抽检不直接全量信任。9. 资源占用与性能观察Claude Code 的资源占用要分两个层面看。第一层是 CLI 客户端本身。它主要消耗 CPU 和内存用于解析输入、处理文件、渲染输出。启动后不会一直占据显存因为推理在服务端。如果你的项目很大读入大量文件到上下文时内存占用会升高。第二层是模型服务端或本地推理服务。接入第三方 API 时消耗的是 API 调用次数和 Token接入本地模型时显存占用取决于模型和推理框架。性能观察建议用系统监控工具观察 Claude Code 进程的 CPU 和内存本地推理场景用nvidia-smi观察显存占用关注单次任务的 Token 消耗避免Agents.MD写得太长导致上下文被大量占满批量任务加日志观察超时率和错误率如果输出明显变慢先确认网络和服务端状态再排查上下文长度。显存占用没有统一答案。7B、14B、27B 模型在相同设备上的显存表现差异很大。判断标准是实际启动推理服务后的监控数据而不是某个固定值。更稳妥的做法是先用小模型跑通链路再逐步加大模型规模。10. 常见问题与排查方法问题现象可能原因排查方式解决方案安装失败或权限不足npm 全局目录权限问题查看 npm 报错信息使用用户级全局目录或按系统提示处理启动后报 529模型服务端过载查看错误码和响应头稍后重试降低并发检查服务状态组织限制订阅访问账号所属组织未开放权限查看订阅策略联系管理员确认权限所在地区不可用官方支持范围限制查看官方支持列表遵守服务条款确认所在地是否支持接入第三方模型报 not recognized模型名称与服务端不一致核对模型服务商列表修改 ANTHROPIC_MODEL 为正确模型名Agents.MD 不生效文件名或位置不对检查项目根目录文件命名按版本要求调整文件名和路径读取项目上下文太慢项目文件过多检查目录排除规则配置忽略目录限制 Claude Code 读取范围API 调用失败Key 错误或接口地址不对测试接口连通性核对环境变量批量任务卡住单任务响应时间过长查看脚本日志增加超时时间失败重试输出质量不稳定上下文规则冲突查看 Agents.MD 和用户提示词精简规则明确优先级还有一个常见坑同一个模型名在 A 服务商可用在 B 服务商不存在。切换服务商后必须重新确认模型名否则就会出现类似deepseek-v4-pro is not a model this version of claude code recognizes的报错。排查顺序是先确认服务商接口地址是否可用再确认模型名是否存在最后确认客户端版本是否太旧。11. 最佳实践与使用建议11.1 先把 Agents.MD 写成“最小约束集”第一次配置不要让规则太多。先写 5 条最核心的约束例如代码风格、禁止修改目录、测试命令、提交格式。运行一段时间后根据实际翻车情况再补充规则。规则太粗容易失控规则太细会让模型频繁卡在边界判断上。11.2 敏感信息不要写进 Agents.MDAgents.MD不是机密文件不要放数据库密码、API Key、内网地址。Claude Code 会把文件内容作为上下文发送到模型服务端。如果需要在使用过程中保护敏感信息应该利用平台权限控制和环境变量机制而不是把敏感内容直接写进项目规则文件。11.3 批量任务要分层批量任务不是把整个仓库交给 Claude Code 一次性改完。更可靠的方式是先做文件扫描和任务拆分每个任务独立提交给 Claude Code对输出做 Git diff 审查分批合入避免大规模不可控修改。11.4 第三方接入合规第一使用第三方模型服务、开源工具或切换配置都必须确认符合目标平台的服务条款和使用地区的规定。不要尝试绕过官方订阅限制、账号校验或地区限制。技术工具本身有使用边界遵守规则才能长期稳定使用。11.5 效果复核不能省无论是代码生成、代码审查还是批量文档生成都建议抽检输出。AI 工具的产出应该作为初稿而不是最终结果。尤其是涉及数据库迁移、支付逻辑、权限校验的场景必须人工确认。总结与下一步Claude Code 这次把Agents.MD和系统提示词修改作为重点实际价值是让 AI 编程助手从“能答题”变成“懂项目规则”。最值得先尝试的是在项目里写一份精简的Agents.MD然后用非交互模式跑一次代码审查观察规则是否被遵守。最容易踩的坑有两个一个是把系统提示词修改理解成直接改写模型服务端规则实际上只能在配置层干预另一个是接入第三方模型时填错模型名导致启动报 not recognized。先小范围验证再批量使用是这一类工具最稳的上手方式。后续可以继续扩展的方向包括把Agents.MD与 Skills、Hooks 组合成完整的项目自动化流程在 CI 流水线里加入 Claude Code 非交互模式的代码审查任务以及针对不同项目维护多套Agents.MD模板形成团队级的 AI 工程规范。建议看到这里先收藏动手配置的时候可以直接对照。